Xử lý ảnh số - 3

Tài liệu tham khảo về xử lý ảnh số

Xử lý ảnh số

Ts.NGÔ VĂN SỸ

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

„ Các toán tử không gian

„ Các toán tư biến đổi

„ Xử lý ảnh đa phổ

„ Xử lý ảnh màu

Khôi phục ảnh

Mô hình giảm cấp

Khôi phục ảnh

Mô hình giảm cấp

Khôi phục ảnh

Lọc ngược

Khôi phục ảnh

Lọc ngược

Khôi phục ảnh

Lọc Wiener

Khôi phục ảnh

Lọc Wiener

Khôi phục ảnh

Lọc thích nghi

Khôi phục ảnh

Lọc thích nghi

Làm nổi thuộc tính ảnh

„ Khái niệm:

loại thông tin khác nhau được tiềm ẩn dưới một thuộc tính khác nhau, và

để trích chọn một cách chính xác các thông tin này cần phải làm nổi

thuộc tính tương ứng.

bức ảnh mà chỉ giúp cho nó lộ rõ Khi làm nổi thuộc tính này thì các

thuộc tính khác có thể mờ nhạt, thậm chí mất đi, vì vậy kết quả xử lý đôi khi làm cho bức ảnh xấu đi.

„ Xác suất xuất hiện các pixel : P u ( x i ).

„ Tỷ lệ phần trăm (100xP u ( x i ))

„ Số pixel có giá trị x i : h( x i ).

Làm nổi thuộc tính ảnh

Histogram

3 4 4 4 0 2

6

6

5 3 2 0 1 1

5

7

4 4 4 0 0 5

5

7

3 2 0 1 0 5

0

5

5 3 4 4 4 0

0

5

7 5 3 2 0 1

0

5

6 5 3 4 4 4

3

2

7 7 5 3 2 0

Đánh giá độ chói và độ tương phản

dựa vào histogram

„ Histogram hẹp độ tương phản thấp

„ Histogram càng rộng độ tương phản càng cao

„ Histogram phân bố đều, độ tương phản là cực đại

„ Historam dồn về bên trái, độ chói cao (thừa sáng)

„ Historam dồn về bên phải, độ chói thấp (thiếu sáng)

Làm nổi thuộc tính ảnh Các toán tử xử lý điểm

L u b )

(

u a )

(

a u 0

b

a

v b u

b v

a u u v

Làm nổi thuộc tính ảnh Các toán tử Histogram

C ác toán tử histogram

Cân bằng Histogram

Tái lượng

tử đều Pu(xi)

i

x P L

u F

0 ( ) )

1 ( )

' ' int

min

min L v L

v v v

1 0

1

) (

)

( )

(

L

xi

n u

u

xi

n u

xi P

xi

P u

F

Các hàm phi tuyến thường dùng để hiệu chỉnh:f(u) = log(1+u)

f(u) = u1/n

C ác toán tử histogram

Bi ến đổi theo histogram định trước

„ Giả sử biến ngẫu nhiên u ≥ 0 với hàm mật độ xác suất Pu(u)

được biến đổi thành v ≥ 0, sao cho v có hàm mật độ xác suất

định trước Pv(v) Để thực hiện điều này, cần xác định một biến ngẫu nhiên phân bố đều :

„ Sao cho thoả mãn quan hệ:

„ Loại trừ w ta được

)) ( (

) ( )

(

) ( )

(

1 0 0

u F F

v

v F dy

y p w

u F dx

x p w

u v

Bi ến đổi theo histogram định trước

„ Nếu u và v là hai biến ngẫu nhiên rời rạc nhận giá trị x và y

tương ứng (i = 1ÆL-1),với các hàm mật độ xác suất Pu(x) và

Pv(y) Thì công thức trên có thể viết lại

„ Gọi w' là các giá trị ~wn sao cho ~wn-w ≥ 0 đối với giá trị nhỏ

nhất của n, thì v' = yn là giá trị ra tương ứng với u.

„ Sơ đồ xử lý

1 - L 0

k )

( w

)

(

0

~ k

p w

Thí dụ

„ Cho xi, yi = 0,1,2,3 với các hàm mật độ xác suất:

„ p(xi) = 0,25 với mọi i và

„ p(y0) = 0, p(y1) = p(y2) = 0,5 và p(y3) = 0

„ Quá trình xử lý như sau:

2 2

1,00 1,00

1,00 0,25

3

2 2

1,00 1,00

0,75 0,25

2

1 1

0,50 0,50

0,05 0,25

1

1 1

0,50 0,00

0,25 0,25

0

v' n

Làm nổi thuộc tính ảnh Các toán tử không gian

Các toán tử không gian tuyến tính Lọc thông thấp LPF

„ Còn gọi là lọc trung bình, phương trình lọc:

„ Ví dụ lọc trung bình trong cửa sổ 3x3

„ Các mặt nạ lọc thông thấp

1

1 1 1 1

1 1 1 1 1

1 1 1 1 1

1 1 1 1 1

1 1 1 1 1

25

1 1

1 1

1 1 1

1 1 1 9 1

) 1 , 1 ( )

, 1 ( )

1 , 1 (

) 1 , ( )

, ( )

1 , (

) , 1 ( )

, 1 ( )

1 , 1 ( 9

1 ) , (

l) - n k, - u(m

1 ) ,

(

W , w

+ +

− + +

+ +

+

− +

− +

− +

m u n

m u

n m u n

m u n

m u

n m u n

m u n

m u n

m v

N n m v

l k

Các toán tử không gian tuyến tính Lọc thông cao

Sử dụng bộ lọc thông thấp

+

Các toán tử không gian tuyến tính Lọc thông dải

hLPF1(m,n)

+

_+

Các toán tử không gian tuyến tính

-1 1

1 1

2 1

-1 4

-1 4

1/82

4 2

1/16

-1 1

1 1

2 1

Làm nổi thuộc tính ảnh Các toán tử không gian

Làm nổi thuộc tính ảnh Các toán tử không gian

Các toán tử không gian phi tuy ến

Lọc median

„ Lấy các pixel trong cửa sổ định trước

„ Sắp xếp các pixel theo thứ tự tăng hoặc giảm

„ Lấy giá trị pixel đứng giữa (hoặc lấy TBC của haigiá trị đứng giữa)

{ ( , ) }

) ,

(

median n

m

v

W l

=

∈

Làm nổi thuộc tính ảnh

0 0

0 0

0 0

c x

c

1 1

2 c

6 7

7

1 1

2 3

4 5

6 7

7

1 1

2 3

4 5

6 7

7

2 3

4 5

6

2 3

4 5

6

2 3

4 5

6

2 3

4 5

6

Các toán tử không gian phi tuy ến

1 )

,

2 2

σ π

σ

l

k l

k h

Các toán tử không gian phi tuy ến

Các toán tử không gian phi

Các toán tử không gian phi

Các toán tử không gian phi

C ác cửa sổ tần số

Mi ền tần số không gian rời rạc

(DFT-2D)

0 1 2 k N-1 0

1 2 3

l

M-1

LPF LPF

BPF

BPF BPF

BPF HPF

Mi ền biến đổi cosin rời rạc

l

M-1

Làm nổi thuộc tính ảnh Các toán tư biến đổi

Xử lý ảnh đa phổ

hệ toạđộ

màu

R' G' B'

Xử lý ảnh màu

B ài tập

„ Viết chương trình con tính histogram

„ Viết chương trình con hiển thị histogram trên cửa sổ MxN

„ Viết chương trình con xử lý điểm theo LUT

(LookUpTable)

„ Viết chương trình con lọc median

„ Viết chương trình con thực hiện tổng chập 2D

„ Viết chương trình con thực hiện tổ hợp các ảnh đa phổ

„ Viết chương trình con thực hiện chuyển đổi hệ toạ độ

màu

Chương trình con tính histogram

i=0; j=0

h[InImage[i] [j]]+=1

j +=1

i +=1 Begin

End

j < N F i < M FT

T

Chương trình con tính Histogram

„ Histogram(BYTE * InImage, int M, int N, BYTE *Histo){ int i, j;

for(i=0; i<M; i++)

Chương trình con xử lý điểm theo LUT (Look-Up-Table)

„ Lưu đồ thuật toán

i=0; j=0

OutImage[i] [j] = LUT[InImage[i] [j]]

j +=1

i +=1 Begin

End

j < N F i < M FT

T

Chương trình con xử lý điểm

„ P ixelProcessing (BYTE * InImage, int M, int N, BYTE *LUT, BYTE *OutImage)

{ int i, j;

for(i=0; i<M; i++)

for(j=0; j<N; j++)

OutImage[i][j] = LUT[InImage[i][j]] ; return 0;

}